深扒PI π*0.6迭代式强化学习思路：VLA+在线RL，实现自我进化

见证具身浪潮，书写智能新纪元 以下文章来源于具身纪元 ，作者具身纪元 具身纪元 . 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区： 具身智能之心知识星球（戳我） ，这里包含所有你想要的! 在Physical Intelligence 最新的成果π 0.6 论文里，他们介绍了 π 0 .6迭代式强化学习的思路来源： 其中有我们熟悉的Yuke Zhu的研究，也有他们自己（Chelsea Finn、Sergey Levine）的一些研究，我们之前对这些工作一直有跟踪和介绍。此外，还有来自国内具身智能团队的 工作，比如清华大学、星动纪元的研究。 随着π0.6的发布，VLA+online RL成为了一个行业共识的非常有前景的研究方向 深扒了Π0.6的论文，发现它不止于真实世界强化 学习 英伟达也来做VLA在真实世界自我改进的方法了 大语言模型从SFT到RL的发展方向也逐渐在具身研究中清晰明朗。 一、为什么VLA+RL很重要 编辑丨 具身纪元 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 >> 点击进入→ 具身 智能之心 技术交流群 图注：VLA模型依赖研读微调 在具身智能（Embodied AI）领域，科学家 ...